AI系统可预测乳腺癌新辅助治疗疗效

　　科技日报广州4月10日电 （记者叶青 通讯员张蓝溪）记者10日从广东省人民医院获悉，该院乳腺肿瘤科王坤教授牵头研发出一个无创人工智能系统，可早期预测乳腺癌新辅助化疗后残余肿瘤的负荷。该研究系统近日被国际期刊《外科学年鉴》收录。　　目前，残余肿瘤负荷（RCB）分级已成为公认的乳腺癌新辅助治疗疗效评估标准之一。该标准通过测量患者新辅助化疗后的原发癌灶范围、癌细胞密度、阳性淋巴结数量、淋巴结癌灶最大径等参数，来综合评估患者的治疗反应。　　RCB分级越低，表明治疗效果越好。RCB-0级表示乳腺癌达到了病理完全缓解，RCB-3级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性。因此，在新辅助化疗早期识别RCB-3级的患者可以帮助医生及时调整化疗方案、为患者制定合适的手术及随访策略等，对于临床决策具有极其重要的意义。　　然而，当前临床实践中，仍缺少一种能够早期无创预测RCB分级的工具。　　针对这样的现状，王坤及其团队以磁共振成像为切入点，利用来自多中心的乳